<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername"></b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:sferrari@ime.usp.br">sferrari@ime.usp.br</a>></span><br>Date: 2017-11-16 11:27 GMT-02:00<br>Subject: [g-mae] Lembrete - Seminário - sexta-feira, 11h - Fernando V. Bonassi, Google<br>To: <a href="mailto:professores@ime.usp.br">professores@ime.usp.br</a>, <a href="mailto:g-posmae@ime.usp.br">g-posmae@ime.usp.br</a>, <a href="mailto:g-posmap@ime.usp.br">g-posmap@ime.usp.br</a>, <a href="mailto:g-posmat@ime.usp.br">g-posmat@ime.usp.br</a>, <a href="mailto:g-posmac@ime.usp.br">g-posmac@ime.usp.br</a><br><br><br><u></u>





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<p><strong>Seminário - Projeto Temático: Modelos de Regressão e Aplicações</strong><br>
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<strong>Título</strong>: Dois estudos de computação aproximada para inferência Bayesiana<br>
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<strong>Palestrante</strong>: Fernando V. Bonassi, Google Inc., USA<br>
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<strong>Quando</strong>: 17 de novembro de 2017, sexta-feira, às 11h.<br>
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<strong>Onde</strong>: Auditório Antônio Gilioli - Sala 262 – Bloco A, segundo andar - IME-USP<br>
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<strong>Resumo</strong>. Nessa palestra eu vou discutir dois projetos diferentes que possuem um aspecto principal em comum: a necessidade de uso de computação aproximada para inferência Bayesiana. No primeiro projeto essa necessidade surge devido à complexidade da função de verossimilhança, e a aplicação de interesse é a modelagem de um sistema biológico dinâmico. No segundo projeto, a necessidade de aproximação surge devido ao tamanho do banco de dados e ao fato de que não é possível realizar a computação em um único computador.<br>
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Fernando V. Bonassi is graduated with his PhD in Statistics from Duke University in 2013. He also holds BS and MS degrees in Statistics from the University of Sao Paulo (Brazil). He joined Google in 2013, where he works as quantitative analyst. His major research interests include Bayesian computation, dynamic modeling, decision analysis, among other topics.<br>
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